##Exercicio 4.2
cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")
class(cervejas)
#1.
barplot(table(cervejas))
dotchart(table(cervejas))
#2.O grfico de pontos tem maior razo dado/tinta.

##Exercicio 4.3
caixeta <- read.csv("caixeta.csv", header=TRUE, sep=",", as.is=T)
head(caixeta)
#1.
hist(caixeta$cap/pi)
#2.
caix.arv=caixeta[caixeta$fuste==1,]
hist(caix.arv$h[caix.arv$local=="chauas"])
hist(caix.arv$h[caix.arv$local=="jureia"])
hist(caix.arv$h[caix.arv$local=="retiro"])
#3.
Sim, so diferentes, em especial Chauas que tem valores aberrantes, e distribuio das 
frequencias deslocada para a esquerda.

##Exercicio 4.4
egrandis=read.table("egrandis.csv", header=TRUE, sep=";")
head(egrandis)
#1.
boxplot(dap~regiao*rotacao, data=egrandis )
#2
qqnorm(egrandis$ht)
qqline(egrandis$ht)

##Exercicio 4.5
caixeta <- read.csv("caixeta.csv", header=TRUE, sep=",", as.is=TRUE)
head(caixeta)
caixeta$dap=caixeta$cap/pi
caixeta2 <- aggregate(dap ~ local+especie+arvore, data=caixeta, FUN=sum)
caixeta.h <- aggregate(h ~ local+especie+arvore, data=caixeta, FUN=mean)
caixeta2$h=caixeta.h$h
head(caixeta2)

plot(dap ~ h, data=caixeta2, subset=local=="chauas")
plot(dap ~ h, data=caixeta2, subset=local=="jureia")
plot(dap ~ h, data=caixeta2, subset=local=="retiro")

chauas <- (caixeta2[caixeta2$local=="chauas",])
scatter.smooth(chauas$dap, chauas$h, main="chauas")
jureia <- (caixeta2[caixeta2$local=="jureia",])
scatter.smooth(jureia$dap, jureia$h, main="jureia")
retiro <- (caixeta2[caixeta2$local=="retiro",])
scatter.smooth(retiro$dap, retiro$h, main="retiro")

library(lattice)
xyplot(h ~ dap | local, data=caixeta2)
